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持续性实时监测数据的挖掘和调度常用在战场监控、森林火警监测等领域。在对持续性实时监测数据调度和挖掘中,因为战场监控、森林火警等持续性实时监测数据的挖掘中存在物理干扰,会产生时间延迟等风险,需要对其进行无偏估计和风险转化,提高数据的挖掘和实时监测性能。提出一种基于聚集树的持续性实时监测数据的无偏风险挖掘算法,并进行仿真实现。构建持续性实时监测数据的采集和预处理模型,进行监测数据的聚集树关联性分析,求得数据无偏相位特征,得到数据挖掘的最短无偏时延估计值,求得持续性实时监测数据的无偏风险挖掘最优路径无偏估计值。